一致性专题

数据分布之一致性哈希

一、数据分布在分布式环境下，数据分布也即是将数据拆分，存放到不同节点上，是分布式系统中的基本问题之一。不同的数据分布方式需要权衡诸如伸缩性、数据倾斜（负载的均衡）、元数据维护等问题。没有一种万能的方案能够解决所有的问题，不能脱离应用场景谈优劣，应该要针对不同的应用场景选择合适的方案。一般而言，可以有以下几种数据分布的方式： 1）哈希分区（或者叫余数法）基本思想是根据数据的某项特征（如

一致性哈希算法原理及其在分布式系统中的应用

分布式缓存问题假设我们有一个网站，最近发现随着流量增加，服务器压力越来越大，之前直接读写数据库的方式不太给力了，于是我们想引入Memcached作为缓存机制。现在我们一共有三台机器可以作为Memcached服务器，如下图所示。很显然，最简单的策略是将每一次Memcached请求随机发送到一台Memcached服务器，但是这种策略可能会带来两个问题：一是同一份数据可能被存在不同的机器上而

提升文本到图像模型的空间一致性：SPRIGHT数据集与训练技术的新进展

当前的T2I模型，如Stable Diffusion和DALL-E，虽然在生成高分辨率、逼真图像方面取得了成功，但在空间一致性方面存在不足。这些模型往往无法精确地按照文本提示中描述的空间关系来生成图像。为了解决这一问题，研究人员进行了深入分析，并提出了创新的解决方案。识别问题：现有视觉-语言数据集中空间关系的不足在构建文本到图像模型时，一个核心挑战是确保生成的图像能够精确地反映文本描述中的

分布式事务：不过是在一致性、吞吐量和复杂度之间，做一个选择分布式系统消息系统

分布式事务：不过是在一致性、吞吐量和复杂度之间，做一个选择您的评价: 0.0 收藏 1收藏这是一个开撕的话题，我经历过太多的关于分布式事务的需求：“有没有简单的方案，像使用数据库事务那样，解决分布式数据一致性的问题”。特别是微服务架构流行的今天，一次交易需要跨越多个“服务”、多个数据库来实现，传统的技术手段，已经无

一致性的艺术：深度剖析Paxos在分布式事务模型中的精妙设计

关注微信公众号 “程序员小胖” 每日技术干货，第一时间送达！引言在数字化浪潮的推动下，分布式系统已经成为现代IT架构的基石。它们支撑着我们日常使用的在线服务，从电商购物到金融交易，从社交网络到云计算平台。然而，随着系统的分布式特性越来越明显，一个关键问题也日益凸显——如何确保在不同节点、不同数据库、甚至不同服务之间，数据的一致性？数据一致性算法分布式事务模型和数据一致性算法在分布式

十六、Redis和数据库双写一致性问题

众所周知，Redis一般被用来做为数据的缓存中间件，提升系统读数据的能力。但是被缓存的数据并不是一成不变的。如果是永远不会变的，那不会存在双写一致性问题(只需构建一次缓存即可)。但是大部分情况下，或多或少都会涉及到缓存数据的变更的问题。这时就需要思考一个问题，到底是先操作数据库，还是先操作缓存。 1、先更新数据库，在更新缓存这套方案是最被大家反对的方案。有以下几点原因：原因一、同时有

关于一致性，你该知道的事儿(上)

关于一致性，你该知道的事儿（上）前言一、缓存一致性二、内存模型一致性三、事务一致性四、分布式事务一致性4.1 分布式系统的一些挑战4.2 关于副本的一些概念4.3 分布式事务之共识问题4. 3.1 PC(two-phase commit, 2PC)4.3.2 Raft 三、后记参考前言程序员最重要的一个工作就是把现实的需求场景进行建模，然后翻译成符合逻辑的、具有一致性规则

分布式与一致性协议之PBFT算法(二)

PBFT算法如何替换作恶的主节点虽然PBFT算法可以防止备份节点作恶，因为这个算法是由主节点和备份节点组成的，但是，如果主节点作恶(比如主机点接收到了客户端的请求，但就是默不作声，不执行三阶段协议)，那么无论正常节点数有多少，备份节点肯定无法达成共识，整个集群也将无法正常运行。针对这个问题，我们该如何解决呢？答案是视图变更，也就是通过领导者选举楚新的主节点，并替换掉作恶的主节点。(其中的

3D 生成重建010-SyncDreamer从单视图生成一致性的多视图

3D 生成重建010-SyncDreamer从单视图生成一致性的多视图文章目录 0论文工作1论文方法2 效果 0论文工作在zero123中，首先探索了给2d图像扩散模型注3d空间感知能力。可以将原图输入模型，通过相机位置的相对偏移生成对应的新视图。这篇论文就是在zero123的基础上进行调整根据输入图像生成多视图。在LucidDreamer等论文中，在

Elasticsearch学习笔记-第30节：分布式文档系统_图解写一致性原理以及quorum机制深入剖析

课程大纲（1）consistency，one（primary shard），all（all shard），quorum（default）我们在发送任何一个增删改操作的时候，比如说put /index/type/id，都可以带上一个consistency参数，指明我们想要的写一致性是什么？ put /index/type/id?consistency=quorum one：要求我们这个写操

关于一致性，你该知道的事儿（下）

关于一致性，你该知道的事儿（下）前言一、并发修改单个对象1.1 原子写操作1.2 显示加锁1.3 原子的TestAndSet1.4 版本号机制二、多个相关对象的一致性2.1 最大努力实现2.2 2PC && TCCC2.3.基于可靠消息的一致性方案2.4.Saga事务三、多个副本的双写一致性3.1 写入时更新3.2 读取时更新四、后记参考前言上篇文章讲了一些关于较

redis的双写一致性

双写一致性问题 1.先删除缓存或者先修改数据库都可能出现脏数据。 2.删除两次缓存，可以在一定程度上降低脏数据的出现。 3.延时是因为数据库一般采用主从分离，读写分离。延迟一会是让主节点把数据同步到从节点。 1.读写锁保证数据的强一致性因为一般放入缓存中的数据都是读多写少（如果读少写多，就不用缓存了，直接操作数据库）。因此，用读写锁可以保证数据的

分布式与一致性协议之Quorum NWR算法

Quorum NWR算法概述不知道你在工作中有没有遇到过这样的事情:你开发实现了一套AP型分布式系统，实现了最终一致性，且业务接入后运行正常，一切看起来都那么美好。可是突然有同事说，我们要拉这几个业务的数据做实时分析，希望数据写入成功后，就能立即读取到新数据，也就是要实现强一致性(Werner Vogels提出的客户端侧一致性模型，不是指线性一致性)，即数据更改后，要保证用户能立即查询到

ARM（4）缓存一致性

目录一、缓存一致性问题二、一致性实现方案 2.1 目录一致性协议 2.2 嗅探一致性协议三、CHI协议 3.1 cache state 3.2 snoop维护一致性四、其他一致性协议 4.1 MSI协议 4.2 MESI 协议 4.3 MOESI协议本文介绍以下内容：缓存一致性问题一致性实现方案CHI协议MESI协议一、缓存一致性问题 cache

命运交织的节点：分布式事务最终一致性的心跳共鸣纪实

关注微信公众号 “程序员小胖” 每日技术干货，第一时间送达！引言在当今云计算和微服务架构大行其道的时代，分布式系统成为了构建高可用、高性能应用的基石。然而，随着系统规模的扩张，数据的一致性问题如同幽灵般萦绕在每位架构师心头，尤其是分布式事务处理中的挑战更是首当其冲。今天，让我们一起深入探索分布式事务模型中的“最终一致性”，揭开它那既神秘又强大的面纱。分布式事务的挑战与背景想象一下双

分布式与一致性协议：构建可靠的分布式系统

随着互联网规模的不断扩大和业务的复杂性增加，分布式系统已经成为现代软件开发的主流。然而，分布式系统面临着诸多挑战，其中最重要的之一就是保证数据的一致性。在分布式系统中，不同节点之间的通信存在延迟、丢包等问题，这可能导致数据不一致，给系统带来安全性和可靠性方面的隐患。为了解决这个问题，人们提出了一系列分布式一致性协议，本文将介绍其中一些常见的协议及其原理，帮助程序员更好地构建可靠的分布式系统

高可用架构最终一致性tUN兔粮

强一致性比较难，比如用分布式锁。分布式事务，那么开销就会很大，吞吐量比较低，很难实现。看下面两种情况：第一种：先更新数据库，在更新缓存有可能数据库更新成功，缓存没有更新成功，那么缓存里面就是一些脏数据；第二种：先更新缓存，再更新数据库缓存更新成功了，数据库更新失败，那么数据库中的数据都没有持久化下来。主要这些数据库和缓存的操作是没有原子的，那么追求高可用，

一致性评价政策加速行业仿制药洗牌，惯爱为代表的新锐品牌崭露头角

从印度神油到以形补形，男人的问题，从古至今一直困扰着很多人，大多人都羞于启齿。然而，沉默的背后，隐藏着令人震惊的数据：据统计显示，ED（勃起功能障碍）是男性生殖系统发病率最高的疾病之一。在中国，大于40岁的男性中ED的患病率约为40%。据中华医学会男性分会披露的数据显示，我国男性总体ED的患病率为26.1%，年龄主要集中在30岁到50岁之间，且随着年龄增长，发病率呈明显上升趋势。中国抗ED药市场已

Fourier 测试时间自适应与多级一致性用于鲁棒分类

文章目录 Fourier Test-Time Adaptation with Multi-level Consistency for Robust Classification摘要方法实验结果 Fourier Test-Time Adaptation with Multi-level Consistency for Robust Classification 摘要该研究提出

Paxos协议学习---2.由3大条件证明一致性

Paxos是分布式的一致性协议，最重要的部分当然是这个一致性的证明。在朴素Paxos协议中给出了3大条件，只要达到了这3大条件可以证明，如果Paxos协议达成了一次成功的表决，那么这个表决具有一致性。需要说明的是，这3大条件并不保证进行性，也就是说并不保证一定会达成成功的表决。但是可以保证的是，如果达成了一个成功表决，那么这个表决具有一致性。 1.基本术语（1） ballo

分布式与一致性协议之一致哈希算法(三)

一致哈希算法如何使用一致哈希算法实现哈希寻址我们一起来看一个例子，对于1000万个key的3节点KV存储，如果我们使用一致哈希算法增加1个节点，即3节点集群变为4节点集群，则只需要迁移24.3%的数据,如代码所示 package mainimport ("flag""fmt""log""stathat.com/c/consistent""strconv")var keysPt

redis 缓存一致性，缓存穿透，缓存雪崩，缓存击穿

1.缓存一致性：缓存一致性就是通过各种方法保证缓存与数据库信息一种，其中最多的办法就是想尽一切办法对过期key进行清除，以保证redis和数据库信息一只，其中就包括了这篇文章中提到的内存淘汰策略，过期key的清除等等，当然也包括在代码中进行手动清除过期key，不过手动清除时需要注意要保证数据库的更新和redis的清除都成功完成，可以使用的方法包括，使用事务，使用相关服务将redis和数据库进行

【CAP探索者指南】掌握分布式世界的三角平衡术，一致性、可用性、分区容错性大揭秘！

关注微信公众号 “程序员小胖” 每日技术干货，第一时间送达！引言在现代的微服务架构中，系统被拆分成了许多小型服务，每个服务可能有自己的数据库。这种架构带来了灵活性和可扩展性，但也引入了新的挑战，尤其是在事务管理方面。分布式事务确保了在跨多个服务的操作中，所有事务的参与者要么全部成功提交，要么在遇到错误时全部回滚，从而保持了数据的最终一致性。 CAP理论 CAP理论是分布式系统设计中的一

分布式与一致性协议之一致哈希算法(二)

一致哈希算法使用哈希算法有什么问题通过哈希算法，每个key都可以寻址到对应的服务器，比如，查询key是key-01,计算公式为hash(key-01)%3,警告过计算寻址到了编号为1的服务器节点A，如图所示。但如果服务器数量发生变化，我们基于新的服务器数量来执行哈希算法时，就会出现路由寻址失败的秦广，导致Proxy无法找到之前寻址到的那个服务器节点，这是为什么呢？想象以下，加入3个

【Spring】6.深入解析分布式事务：CAP理论、一致性模型与容错机制

随着业务需求的日益复杂，分布式系统架构已成为构建可扩展、高可用服务的主流选择。然而，分布式系统带来了新的挑战，尤其是在事务处理方面。分布式事务需要在多个服务或数据库实例间保持数据的一致性和完整性，这在技术实现上具有很高的难度。本篇博客将深入探讨分布式事务的基本概念、CAP理论、一致性模型以及在分布式系统中处理事务失败和系统故障时可采用的容错机制。一.分布式事务与CAP理论事务的基本属性AC

OceanBase 分布式数据库【信创/国产化】- OceanBase 数据并发性和一致性概述

本心、输入输出、结果文章目录 OceanBase 分布式数据库【信创/国产化】- OceanBase 数据并发性和一致性概述前言OceanBase 数据更新架构OceanBase 数据并发性和一致性概述数据并发性数据一致性并发控制 OceanBase 分布式数据库【信创/国产化】- OceanBase 数据并发性和一致性概述编辑 | 简简单单 Online